IA & formation hydrocarbures : le modèle SONATRACH

Le 22/10/2025, à Nouakchott, SONATRACH a signé un contrat de formation avec la Société Mauritanienne des Hydrocarbures via la SONATRACH Academy of Management (SMA). Vu de loin, c’est “juste” un accord RH. Vu de près, c’est un signal très clair : dans l’énergie, la compétitivité se joue désormais autant sur les compétences que sur les réserves.

Et en ce mois de décembre 2025, au moment où beaucoup d’organisations font leur bilan annuel et planifient 2026, ce type d’initiative a une valeur particulière : il montre une trajectoire. La réalité? Former mieux, plus vite et de façon mesurable devient un sujet stratégique — et l’IA appliquée à la formation professionnelle est l’un des meilleurs raccourcis pour y arriver.

Dans cette publication (inscrite dans notre série « Comment l’IA peut transformer l’éducation et la formation professionnelle en Algérie »), je prends cet accord SONATRACH–Mauritanie comme cas d’école : pourquoi ces partenariats comptent, comment l’IA peut renforcer les programmes de formation dans les hydrocarbures, et quels choix concrets peuvent faire les directions RH, HSE, exploitation et maintenance en Algérie.

Ce que l’accord SONATRACH–Mauritanie dit vraiment

Le point central est simple : l’accord vise à renforcer les compétences en management et métiers transverses des collaborateurs mauritaniens, grâce au savoir-faire de SONATRACH, avec un programme “conçu et adapté” aux besoins de la partie mauritanienne.

Dans l’annonce, plusieurs éléments comptent :

• Un cadre institutionnel solide : signature par la directrice de la SMA (Mme Souad ABDALLAH) et le PDG de la société mauritanienne (M. Taleb KHAYAR).
• Un ancrage “talent & filière” : présence du management RH de SONATRACH et de l’Institut Algérien du Pétrole (IAP), ce qui souligne l’enjeu de montée en compétences structurée.
• Un objectif explicitement bilatéral : échange d’expertise, développement des talents, bénéfices des deux côtés.

Une coopération énergie durable se construit moins par des déclarations que par des compétences transférables, évaluables, et réutilisables sur le terrain.

Autrement dit, l’accord parle de formation, mais il parle aussi de standardisation des pratiques, de langage commun (process, reporting, sécurité, pilotage), et de capacité à exécuter.

Pourquoi l’IA devient la colonne vertébrale des formations énergie

Réponse directe : l’IA rend la formation plus personnalisée, plus mesurable et plus opérationnelle — trois points qui manquent souvent aux dispositifs classiques.

Dans les hydrocarbures, on forme rarement “pour le plaisir”. On forme pour éviter :

• des arrêts non planifiés,
• des incidents HSE,
• des erreurs de procédure,
• des pertes de rendement,
• des coûts de maintenance en hausse.

Personnaliser sans exploser les coûts

Une académie interne ou un institut peut difficilement offrir un parcours sur-mesure à chaque apprenant. Avec des outils d’IA (moteurs adaptatifs, recommandations de contenus, analyse de progression), on peut :

• adapter la difficulté et le rythme,
• proposer des rappels ciblés (microlearning),
• détecter les lacunes récurrentes par équipe ou site.

Le résultat attendu est concret : moins d’heures “génériques”, plus de temps sur les compétences réellement manquantes.

Mesurer ce qui compte (au-delà des attestations)

Beaucoup de programmes s’arrêtent à “présence + quiz final”. Dans l’énergie, c’est insuffisant.

L’IA permet d’aller vers des indicateurs plus utiles :

• temps pour atteindre un niveau de maîtrise,
• taux d’erreurs typiques sur cas pratiques,
• progression par compétence (matrice de compétences dynamique),
• corrélation entre formation et performance terrain (pannes, écarts HSE, qualité).

Ce sont ces mesures qui transforment la formation en outil de pilotage industriel.

Passer du “cours” au “terrain” avec des simulateurs

Dans les métiers hydrocarbures, les simulateurs et scénarios font la différence. L’IA améliore les simulations (scénarios variés, feedback intelligent, analyse des décisions). Exemples très concrets :

• gestion d’incident HSE (perte de confinement, alarme gaz),
• diagnostic de panne instrumentation,
• procédures d’arrêt/redémarrage,
• arbitrages de production sous contraintes.

Cas d’usage IA “prêts à déployer” pour une académie énergie en Algérie

Réponse directe : il existe 5 familles de cas d’usage qui apportent vite de la valeur, sans attendre un “grand programme” digital.

1) Parcours adaptatifs pour management et métiers transverses

L’accord met l’accent sur le management et les fonctions transverses. Bonne nouvelle : c’est un terrain idéal pour l’IA.

• Leadership de site : gestion d’équipe postée, prise de décision sous pression.
• Pilotage budgétaire : lecture des coûts, OPEX/CAPEX, arbitrages.
• Gestion de projet : planification, risques, jalons, reporting.

Avec l’IA, on peut proposer des cas pratiques contextualisés (maintenance, exploitation, logistique) plutôt que des cours trop généraux.

2) Assistant de formation interne (copilote) pour formateurs et apprenants

Un assistant IA interne, cadré et sécurisé, peut :

• expliquer une procédure à partir d’un référentiel,
• générer des quiz spécifiques (par unité, par métier),
• aider un formateur à créer un scénario ou une étude de cas,
• répondre aux questions fréquentes sans monopoliser l’expert.

Le point clé : l’assistant doit être alimenté par des contenus validés (procédures, standards HSE, retours d’expérience), pas par “Internet”.

3) Analytics RH : cartographier le gap de compétences

On parle souvent de “skills gap” sans le mesurer. Avec une matrice de compétences numérisée et des évaluations régulières, l’IA peut :

• prédire les risques de pénurie par métier,
• identifier les compétences critiques par site,
• prioriser les formations à plus fort impact.

Pour une entreprise énergie, c’est un outil de gouvernance : on forme là où le risque opérationnel est le plus élevé.

4) Sécurité industrielle : entraînement et prévention

La prévention HSE progresse quand elle est fréquente, concrète et contextualisée.

L’IA permet notamment :

• du microlearning HSE personnalisé (selon poste, exposition, incidents passés),
• des scénarios “presque-accidents” (near-miss) pour entraîner les réflexes,
• l’analyse de textes de rapports d’incidents pour repérer les causes récurrentes.

5) Évaluation continue et certification interne crédible

Former, c’est bien. Certifier de façon robuste, c’est mieux.

Des évaluations continues (cas pratiques, simulation, observation terrain) combinées à des analyses IA peuvent produire des preuves de compétence plus solides qu’un examen final unique.

Coopération internationale : un accélérateur… si on standardise

Réponse directe : la coopération fonctionne quand les partenaires partagent un même “système” de compétences et d’évaluation, pas seulement des sessions de formation.

L’accord SONATRACH–Société Mauritanienne des Hydrocarbures vise l’échange d’expertise. Pour que cet échange produise des résultats durables, il faut souvent :

• un référentiel de compétences commun (management, HSE, process),
• des niveaux attendus (débutant/compétent/expert),
• une méthode d’évaluation comparable,
• un suivi post-formation (3 mois, 6 mois, 12 mois).

L’IA est utile ici parce qu’elle impose (positivement) une discipline : données d’apprentissage, traçabilité, et indicateurs comparables entre pays, sites ou filiales.

Une formation sans métriques, c’est une intention. Une formation avec métriques, c’est une stratégie.

Plan d’action en 90 jours pour une direction formation (Algérie)

Réponse directe : en 3 mois, on peut passer d’une formation “catalogue” à un dispositif piloté par la donnée, même à petite échelle.

Étape 1 (semaines 1–3) : cadrer les priorités métier

• Choisir 2 populations (ex. superviseurs de production + planificateurs maintenance).
• Définir 10–15 compétences critiques.
• Fixer un niveau cible et un mode d’évaluation.

Étape 2 (semaines 4–7) : construire un pilote IA mesurable

• Mettre en place un parcours adaptatif (modules + cas).
• Ajouter un assistant IA interne limité au référentiel validé.
• Mesurer : progression, erreurs récurrentes, complétion, satisfaction.

Étape 3 (semaines 8–12) : connecter la formation aux indicateurs terrain

• Relier les données formation à 2–3 KPI opérationnels (ex. temps d’intervention, rework, écarts HSE).
• Organiser un retour d’expérience avec chefs de site.
• Décider l’extension (ou l’ajustement) sur la base de données, pas d’impressions.

Ce que les décideurs énergie devraient retenir pour 2026

L’annonce du 22/10/2025 est un rappel utile : le capital humain est une infrastructure. Dans les hydrocarbures, on investit dans les unités, les pipelines, les arrêts techniques. On doit investir avec la même rigueur dans les compétences.

L’IA n’est pas un gadget pour “digitaliser” des supports. Elle sert à faire trois choses très concrètes :

• mieux cibler (qui former, sur quoi, quand),
• mieux prouver (compétence acquise, progression),
• mieux transférer (standardiser l’expertise entre partenaires, pays, sites).

Si l’Algérie veut faire de la formation professionnelle un levier industriel — et pas seulement un poste budgétaire — la combinaison académies internes + IA + coopération internationale est probablement l’approche la plus réaliste.

Et maintenant, la vraie question opérationnelle à se poser pour 2026 : quelles compétences critiques, chez vous, méritent d’être pilotées comme un actif stratégique — avec des données, des objectifs, et une IA au service du terrain?